PNAS：大型语言模型如何受到其训练任务的塑造

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本期推荐一篇最新发表在PNAS上的论文《自回归余辉：大型语言模型如何受到其训练任务的塑造》。随着大型语言模型（LLMs）在各个领域的广泛应用，它们的表现和潜力也引发了人们的广泛关注。这些模型，如GPT系列和Claude系列，通过海量互联网文本进行训练，并被设计为根据给定的输入生成合理的文本输出。然而，尽管它们在许多任务中取得了突破性进展，但对这些模型的理解仍存在较大的盲区。传统的评估方法往往借用人类认知的标准来对模型进行测试，但这可能忽视了这些模型的独特性和局限性。因此，如何深入理解和评估LLMs的行为，成为了当前人工智能研究中的一个重要课题。 该研究旨在探讨大型语言模型如何受到其训练任务——下一词预测——的影响，尤其是这种训练方式如何决定模型在不同任务中的表现。研究者提出了“目的论视角 ………………………………